https://github.com/Zheng-Bicheng No.80瑞芯微RK3588:通过Paddle2ONNX打通5个飞桨模型的部署链接 https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/44068 FastDeploy简介 FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具,提供开箱即用的云边端部署体验,支持超过150+文本、计算机视觉、语音和跨模态模型,并...
FastDeploy硬件适配基于飞桨硬件适配统一方案进行扩展,最大化AI模型的部署通路。目前在FastDeploy的版本中也和Intel、NVIDA、瑞芯微、芯原、Graphcore、昆仑芯、飞腾、算能、昇腾等硬件厂商完成了硬件适配,也期待与更多硬件生态伙伴共同在FastDeplo...
全场景是指FastDeploy的多端多引擎加速部署、多框架模型支持和多硬件部署能力。 多端部署 FastDeploy支持模型在多种推理引擎上部署,底层的推理后端,包括服务端Paddle Inference、移动端和边缘端的Paddle Lite以及网页前端的Paddle.js,并且在...
FastDeploy全场景高性能AI部署工具:加速打通AI模型产业落地的最后一公里 本文已在【飞桨PaddlePaddle】公众号平台发布,详情请戳链接: FastDeploy全场景高性能AI部署工具:加速打通AI模型产业落地的最后一公里 飞桨目前为开发者提供了涵盖多种领域的模型套件,开…阅读全文 赞同7 添加评论 分享收藏 ...
from fastdeploy_client.chatbot import ChatBot hostname = "127.0.0.1" # 服务部署的hostname port = 8000 # 服务配置的GRPC_PORT chatbot = ChatBot(hostname=hostname, port=port) # 非流式接口 result = chatbot.generate("你好", topp=0.8, max_dec_len=128, timeout=120) ...
这将创建一个目录,其中包含将用于部署的模型文件。 步骤三:准备环境 在部署模型之前,我们需要设置好部署环境。具体步骤如下: 安装所需的依赖库 !pip install tensorflow-serving-api 1. 启动TensorFlow Serving服务器 tensorflow_model_server--port=8500--rest_api_port=8501--model_name=my_model--model_base_pa...
fastdeploy是一个轻量级的部署工具,它为开发者提供了一整套便捷的部署方案。在 fastdeploy 中,开发者需要使用句柄来操作各种资源,如文件、网络连接等。因此,合理地管理句柄的生命周期,确保其在不再需要时被及时释放,是提高程序稳定性和性能的关键。 为了更好地实现句柄管理,开发者可以遵循以下几个原则: 1. 使用局部...
/root/fastgpt/docker-compose.yml 核心部署文件环境变量内容和开发时的环境变量基本相同,除了数据库的地址。version: '3.3' services: pg: image: ankane/pgvector:v0.4.1 container_name: pg restart: always ports: - 8100:5432 environment: # 这里的配置只有首次运行生效。修改后,重启镜像是不会...
样品及快速入门软件 A71CH Host Software Package (Windows Installer) EXE版本 01.06.00Mar 20, 2019 11:35:0042.7 MBA71CH_01.06.00_20190320_Win 请登录 展开 培训 完成 过滤方式 在线培训 点播培训 时长 21-40分钟 1 培训 培训预告 EdgeLock® SE050 Product In...
简单来说,RKNPU2和rknn-toolkit2是推理引擎,它们侧重于推理;FastDeploy是推理部署工具侧重于部署。给RKNPU2输入一张图片,会得到一串数字。给FastDeploy输入一张图片,会直接得到经过后处理后的图片。这样就能大大减少开发者在项目落地过程中的一些困难。 RKNPU2...